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Krafton：自动收集安全告警证据、判断真实威胁并生成调查报告
- 企业
- Krafton
- 国家
- 韩国
- 实施阶段
- 运营中
- 资料发布
- 日期依据
- 资料发布的时间，可能与启用日期不同。
- 依据核验方式
- 阅读原文正文
业务问题
Microsoft客户案例称，Krafton允许员工自由使用生成式AI和编程工具后，安全事件的规模与复杂性增加。安全团队需要区分开发测试活动与真实威胁，每天数十条告警若由人工调查，每起需要20至30分钟，有时长达1小时。
使用的技术与数据
Defender XDR发现可疑行为后，Power Automate通过内部通信工具通知负责人。Krafton内部AI系统收集网络与进程证据，证据不足时进一步获取事件前后的资料。分别承担攻击、防御和中立分析角色的AI讨论结果，多个模型交叉核验，以区分真实威胁与误报。Security Copilot把自然语言转为KQL查询，隔离设备和阻断等最终措施仍由人决定。
成果
Microsoft案例称，告警识别从15至20分钟缩短至不足1分钟，原需数十分钟的调查缩短至约3分钟。原来每起约需30分钟的报告编写，通过内部安全运营看板实现了约95%的自动化。安全人员得以把时间用于真实威胁处置和判断，而不是反复收集资料。
局限与待解问题
测量期间、调查数量和威胁分类准确率未公布。自动化比例不能解释为安全人员缩减率或整体事故下降率。
来源
本案例根据公开资料整理，并非 ATF Works 客户的成果。